Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007566, Article popup.category Бакалаврська робота Title Моделювання нелінійних нестаціонарних процесів в економіці (AI translated) popup.author Жук Володимир МиколайовичZhuk Volodymyr Mykolaiovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43976 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 113 с., 35 рис., 8 табл., 2 додатки, 21 джерело. Тема бакалаврської роботи «Моделювання нелінійних нестаціонарних процесів в екноміці». Велика кількість часових даних різних процесів за своїм походження та плином є неламінарними, тобто основні статистичні дані не є постійними у часі. Створення та розробка методів прогнозування рядів будь-якого походження без необхідної попередньої обробки та з достатньою якістю прогнозу є необхідною умовою для розуміння багатьох процесів, в тому числі і економічних, що дозволяє досить точно визначати причини та плин процесу, виявляти та прогнозувати майбутню поведінку, усувати існуючі проблеми тощо. Об’єкт дослідження – статистичні дані, графік часового ряду акції компанії NETFLIX. Предмет дослідження – методи прогнозування часових рядів, лінгвістичне моделювання. Метою бакалаврської роботи є реалізація методу лінгвістичного моделювання та порівняння його роботи з існуючими методами прогнозу економічних часових рядів. Результати роботи – розроблення програмного продукту, якій містить в собі реалізацію лінгвістичного моделювання. Новизна роботи полягає у розробці та програмній реалізації алгоритму лінгвістичного моделювання та порівняння його з існуючими методами прогнозування. The work consists of 113 p., 35 fig., 8 tables, 2 append 21 sources. The topic of the bachelor`s work is "Modeling of nonlinear nonstationary processes in economics". A large number of time series data of different processes are non-laminar, so the main statistical parameters are not constant in time. Creation and development of methods for forecasting series of any processes without the necessary data pre- processing and with sufficient forecast quality is a necessary condition for understanding many time series processes, including economic, which allows to accurately determine the causes and understanding of the process, identify and predict future behavior, eliminate existing problems, etc. Object of research – statistical data, such as time series of stock prices of NETFLIX company. The subject of research - methods of time series forecasting, linguistic modeling. The aim of the bachelor's dissertation is to create and develop linguistic modeling method and to compare the results with existing models, which are used to predict economical time series data. The results of the work - the development of an application system for the analysis of budget data using a wide range of SAS tools. The novelty of the work - after data processing, the user will be able to track the positive and negative factors affecting the budget of the local community, to consider the prospects for cost optimization. popup.nrat_date 2025-11-05 Close